Категория:Теория вычислительного обучения
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м |
(категория) |
||
| Строка 9: | Строка 9: | ||
}} | }} | ||
[[Категория:Машинное обучение]] | [[Категория:Машинное обучение]] | ||
| + | [[Категория:Теоретические исследования]] | ||
Текущая версия
Теория вычислительного обучения (Computational Learning Theory, COLT) изучает методы построения и анализа алгоритмов, обучаемых по прецедентам. Она сосредоточена на получении строгих математических результатов. Основные направления исследований — вычислительная сложность алгоритмов и проблема переобучения.
| Список статей на этой странице генерируется автоматически.
Чтобы статья попала в данную категорию, в конец статьи необходимо добавить строку: [[Категория:Теория вычислительного обучения]] |
Статьи в категории «Теория вычислительного обучения»
В этой категории 21 статья.
